package com.bw.gmall.realtime.app.dim;


import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.bw.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.bw.gmall.realtime.bean.TableProcess;
import com.bw.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import com.bw.gmall.realtime.utils.MyPhoenixSink;
import com.bw.gmall.realtime.utils.MysqlUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.runtime.state.hashmap.HashMapStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/*
1.获取topic_db
2.获取flinkcdc配置表数据
3.动态创建配置表 维度表
4.拿着配置表数据 和 topic_db进行匹配
5.匹配上 就把该条数据插入 维度表中


 */
public class DimApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //todo 1.获取环境变量
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //todo 2.设置并行度
        //注意在 生产环境中 设置为kafka的分区数量
        env.setBufferTimeout(1);
        //开始Checkpoint
        env.enableCheckpointing(5*60000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //超时 checkpoint 最多只能10分钟完成
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(10*60000L);
        //共存状态 比如我一个保存点8分钟完成  理论上完的第二个checkpoint 应该是在5分钟开启
        //如果是1 只能8分钟之后完成 但是现在是2 说明可以在5分钟之后完成 可以共存状态
        env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(2);
        //如果我约到问题了
        //一个时间段内的最大失败次数
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,5000L));
        //设置状态后端  把状态存放在内存里
        //每传入一条数据 有状态的算子任务都会 读取和更新状态
        //由于有效的状态访问对于处理数据的低延迟至关重要，因此每个并行任务子任务都会都会在本地维护其状态
        //以确保快速的状态仿状态的存储、访问以及维护，由一个可插入的组件决定，这个组件就叫做状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        //储配置存储检查点到文件系统，可以直接传入一个String,指定文件系统的路径
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop102:8020/211126/ck");
        //如果在本地运行需要紧加上这句话
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","ROOT");
        //todo2. 读取kafka主题 topic_db
        String topic="topic_db";
        String groupid="dimapp";
        //测试数据 能不能正常过来
        //maxwell (全量)  (增量 脚本一直在开着  只要发生变化就过了)
        DataStreamSource<String> ds =env.addSource(MyKafkaUtil.getFlinkKafkaConsumer(topic,groupid));

        //ds 都是业务数据
        //假装我们的维度表创建好  但是没有
        //难到所有的数据都添加吗？  只要是维度白哦存在的  我向里面添加
        //maxwell db数据监听
        //todo3 过滤非json数据  保留新增及变化及初始化数据



        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> filterJSONDS = ds.flatMap(new FlatMapFunction<String, JSONObject>() {
            @Override
            public void flatMap(String s, Collector<JSONObject> collector) throws Exception {
                try {
                    JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(s);
                    //保留新增及其变化及初始化数据
                    String type = jsonObject.getString("type");
                    if (type.equals("insert") || type.equals("update") || type.equals("delete")) {
                        collector.collect(jsonObject);
                    }


                } catch (Exception e) {
                    System.out.println("错误数据不是json数据："+s);
                }

            }
        });
        filterJSONDS.print(">>>>>>>>>>>");
//所有的数据都来了  业务数据都来
        // todo 4.使用flinkcdc 读取mysql 配置信息表  创建配置流
        //维度表
        DataStream<String> mysqlDs = MysqlUtil.cdcMysql(env, "gmall_config", "table_process");
        mysqlDs.print("FlinkCDC");
        //todo 5. 将配置流处理为广播流

        /**
         * 第一个参数
         * 第二个参数
         */
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapState = new MapStateDescriptor<>("mapState", String.class, TableProcess.class);
        BroadcastStream<String> broadcastStream = mysqlDs.broadcast(mapState);
        //主流和广播流进行关联
        //todo 6.连接主流和广播流
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connect = filterJSONDS.connect(broadcastStream);
        //和二维一
        //广播流里面放的是 维度表
        //主流里面放的是  维度数据 维度数据要和维度表进行匹配  如果匹配商量就把维度数据添加到维度表
        //todo 7.处理连接流 根据配置信息处理主流数据（将配置信息存入到状态中  主流读状态）
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connect.process(new TableProcessFunction());
        dimDS.print();
        //todo 8.将数据写出到Phoenix
        //data:{"id":"1","name":"zs","sinktable":"dim_user_info"}  type:"user_info" -->dim_user_info
        //        dimDS.print("最终结果--------->");
              dimDS.addSink(new MyPhoenixSink());
            env.execute();
    }
}
